【摘 要】
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针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法.该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域.然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域.实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%.基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中
【机 构】
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河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄 050018;石家庄市京华电子实业有限公司,石家庄 050200
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针对当前基于双目视觉的道路环境分析实时性差、检测不准确等问题,提出了一种改进V视差法的道路区域检测算法.该算法首先对原始图片进行车道线检测确定道路消失点,从而确定图像的感兴趣区域.然后,使用极大最小值约束获取V视差图中的斜线,从而提取道路区域.实验结果表明,由于该方法在确定感兴趣区域后计算原始视差图,因此,速度提高了29.71%,且相对于传统V视差法,算法更好地实现了路面分割;同时,障碍物检测的精确率和召回率两个指标分别提高了2.165%和4.837%.基于该算法具有良好的准确性和实时性,能有效识别道路中的障碍物,因此,可以为车辆提供可行驶区域以及为驾驶员提供辅助作用.
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